字节实习推荐算法 面经 好难

1. HashMap的底层实现原理，扩容机制是怎样的？底层结构：HashMap在JDK 1.8中采用数组+链表+红黑树的结构。初始容量是16，负载因子默认0.75。当链表长度超过8且数组长度大于等于64时，链表会转换为红黑树；当红黑树节点少于6个时会退化回链表。put操作流程：首先对key进行hash运算，通过hash值和数组长度减1做与运算定位到数组下标。如果该位置为空就直接插入；如果不为空，先判断key是否相同，相同就覆盖value；如果是树节点就按红黑树方式插入；如果是链表就遍历链表，找到相同key就覆盖，没找到就插入到链表尾部。插入后判断链表长度是否需要树化，最后判断是否需要扩容。扩容...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 项目拷打2. 重点问了其中的模型优化工作，包括模型结构选择，线上指标怎么分析3. 问了多任务模型，mmoe，ple都分别介绍下，各自做了哪些优化，有什么作用4. 广告系统和推荐系统的异同点5. 投放链路：召回粗排精排重排流程以及常见算法6. 分类和回归任务的关系，可否相互转化？7. DIN模型介绍下8. 常见的损失函数有哪些（分类、回归、对比）9. 简单问了auc的计算和理解10. 手撕代码：给n对括号，输出所有排列11. 概率论（圆上三点构成锐角三角形的概率，二项分布和泊松分布和正态分布12. 数学题（12个球称三次找出唯一异常球

1. 先做个自我介绍，重点说说你的学习经历和项目经验回答要点：教育背景和专业方向研究生期间的研究方向和成果参与的核心项目和技术积累个人技术特长和兴趣方向对360和应聘岗位的理解参考回答："您好，我是XXX，XX大学计算机专业硕士应届生。本科期间主要学习计算机基础课程，研究生阶段研究方向是分布式系统和高性能计算。在研究生期间，我参与了导师的两个科研项目和一个企业合作项目。科研项目主要是分布式存储系统的优化，我负责设计了一个基于一致性哈希的数据分片算法，将数据均衡性提升了30%。企业合作项目是为某公司开发高并发Web服务，我负责核心网络模块的开发，使用epoll实现了支持万级并发的服务器...

对小公司没那么满意，但再来一次招聘太累了，也没有时间出去玩了😫